Kazanç kalitesi ve yönetiminin işletmelerin finansal performansı üzerine etkisi: İSO 500 işletmeleri üzerine bir araştırma

(1)

(Makale Gönderim Tarihi: 19.04.2016 / Yayına Kabul Tarihi: 01.11.2016)

Kazanç Kalitesi ve Yönetiminin İşletmelerin

Finansal Performansı Üzerine Etkisi:

İSO 500 İşletmeleri Üzerine Bir Araştırma

*

Şakir SAKARYA

**

_{Zeliha SÜNBÜL KOÇAK}

*** ÖZ

Bu çalışmanın amacı, İstanbul Sanayi Odası (İSO) sıralamasına göre 500 büyük sanayi kuruluşu listesi içinde yer alan ve aynı zamanda da hisse senetleri Borsa İstanbul (BİST)’da işlem gören işletmelerde kazanç yönetimi uygulanıp uygulanmadığının tespit edilmesi, kazanç yönetimi uygulamalarının işletmelerin finansal performansına etkisi ve kazanç yönetimi ve kazanç kalitesi arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda; 2006 - 2013 yıllarını kapsayacak şekilde 8 yıllık bir zaman dilimi incelenmiş olup, İSO 500 listesindeki işletmeler içinden Borsa İstanbul’da kayıtlı olan işletmeler seçilmiştir. Çoklu regresyon yöntemi kullanılarak kazanç yönetimi ve kazanç kalitesi ile işletmelerin finansal performansı arasındaki ilişki düzeyi açıklanmaya çalışılmıştır. Bu kapsamda yapılan inceleme sonucunda BİST’de kazanç yönetiminin varolduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Kazanç Kalitesi, Kazanç Yönetimi, Finansal Performans, Çoklu Doğrusal Regresyon

JEL Sınıflandırması: M40, G10, G30

The Effect of Earnings Quality and Management on The Financial Performance of Enterprise: A Research on ISO 500 Enterprises

ABSTRACT

The purpose of this study; public enterprises that rank among the first 500 industrial organizations according to the ISO ranking, detection of whether earnings management is applied or not the effect of the earnings management practices on the financial performance and the explanation of the relationship between earnings management and earnings quality. In order to achieve enterprises that are registered in Borsa Istanbul between 2006 and 2013 will be selected among 500 large companies under Istanbul Chamber of Industry. The relationship of the earnings management and earnings quality with the financial performance of the enterprise will be tried to be explained with the use of Linear Regression Method. The outcomes of the analysis detected the existence of earnings management in BIST.

Keywords: Earnings Quality, Earnings Management, Financial Performance, Linear Regression

JEL Classification: M40, G10, G30

*_{Bu makale, Prof.Dr. Şakir SAKARYA tarafından yönetilen ve Zeliha SÜNBÜL KOÇAK tarafından}

hazırlanarak Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü tarafından kabul edilen “Kazanç Kalitesinin ve Kazanç Yönetiminin İşletmelerin Finansal Performansı Üzerine Etkisi: İSO 500 İşletmeleri Üzerine Bir Araştırma” başlıklı yüksek lisans tezinden yararlanılarak hazırlanmıştır.

**_{Prof. Dr., Balıkesir Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü, sakirsakarya@gmail.com} ***_{Öğr. Gör., Balıkesir Üniversitesi, Savaştepe MYO, zskocak@gmail.com}

(2)

Üzerine Etkisi: İSO 500 İşletmeleri Üzerine Bir Araştırma

GİRİŞ

Yatırımcılar ve diğer finansal tablo kullanıcıları için finansal tabloların güvenilirliği ve kalitesi her zaman merak konusu olmuştur. 2000’li yılların başında ABD ve Avrupa’da yaşanmış olan muhasebe ve finans skandalları; kazanç kalitesi ve kazanç yönetimi kavramlarının önemini daha da arttırmış, finansal tablo kullanıcılarını, ilgilendikleri işletmenin finansal yapısını daha iyi anlama ve daha çok bilgi sahibi olma konusunda motive etmiş ve nihayetinde daha çok araştırma yapmaya ve soru sormaya yönlendirmiştir.

Dünyanın çeşitli ülkelerindeki araştırmacılar ve akademisyenler tarafından yapılan ampirik çalışmalarda ortaya konulan modeller ile işletmelerde kazanç yönetimi uygulanıp uygulanmadığı tahmin edilmeye çalışılmış, finansal raporlama, muhasebe ve denetim konusunda bütün dünya ülkelerinde hızla yasal önlemler alınmaya başlanmıştır.

Kazanç yönetimi uygulamalarının tespitine yönelik çalışmalar sadece yatırımcının korunması için değil aynı zamanda ülke ekonomisi ve toplum refahı açısından da büyük önem taşımaktadır. Kazanç yönetimi uygulamaları; kamunun sahip olduğu kıt kaynakların verimsiz alanlara yatırılmasına ve kaynak israfına yol açması, sermaye piyasalarına olan güvenin ortadan kalkması, sermaye piyasasına yeni yatırımcıların girmesinin zorlaşması, sermaye piyasalarının daralması, kaynak bulmakta zorlukla karşılaşılması gibi ülke ekonomisini olumsuz olarak etkileyecek birçok etkiye sahiptir.

Bu bağlamda; kazanç kalitesi, kazanç yönetimi ve finansal performans arasındaki ilişki düzeyini belirlemek ve kazanç yönetimi uygulamaları yapılıp yapılmadığını ortaya çıkarmak amacıyla büyük işletmeler üzerine yapılmış olan bu araştırma ile yatırımcıların ve diğer finansal tablo kullanıcılarının; kazanç kalitesinin nasıl daha iyi analiz edilebileceği, kazanç yönetimi uygulamalarının nasıl tespit edilebileceği ve değerlendirilebileceği konusunda fikir sahibi olmalarına katkı sağlanması beklenmektedir.

I. KAZANÇ KALİTESİNİN KAVRAMSAL ANALİZİ

Kazanç kalitesi en genel tanımıyla, gelecekteki kazançları tahmin etmede raporlanan kazançların faydası ve işletmenin doğru kazançlarını yansıtmada raporlanan kazançların kabiliyeti şeklinde tanımlanır. FASB kazanç kalitesini, yatırımcıların cari döneme ait olan kazançları etkili bir şekilde kullanarak gelecek dönem kazançlarının tahmin edilmesindeki yararlılık olarak tanımlamıştır (SFAS No.132, par.26, FASB,1998). FASB’ın kavramsal ifadesine göre, kullanıcının, ilgilendiği konularda doğru tahmin yapma yeteneğini arttırmak üzere, karın bileşenleri ve net kara ait bölümlerini de içeren tüm finansal raporlama araçları için, kazancın tahmin edilebilmesi özelliği göz önünde tutulması gereken en önemli unsurlardan biridir. Bu açıdan bakıldığında tahmin etme gücü karar verme kullanışlılığı ile bağlantılıdır ve bu yüzden kullanıcının özellikle tahmin sürecine ve hedefine duyarlılık gösterir (Schipper ve Vincent, 2003: 97).

Dechow ve Schrand (2004)’a göre kazancın cari performansı yansıtması, kazanç verilerinin gelecekteki performansını tahmin etmede yararlı olması ve doğru olarak firmanın içsel değerini yıllık olarak gösteriyor olması gereklidir. Bu

(3)

bağlamda kazanç yönetiminin kazanç kalitesini düşüreceğini belirtmektedirler. Lo (2008) fazlasıyla yönetilmiş kazançların düşük kazanç kalitesine sahip olduğu görüşünü benimsemektedir. Ancak, kazançların yönetilmemiş olması yüksek kazanç kalitesinin garantisi değildir. Çünkü kazanç kalitesini etkileyen başka faktörler de bulunmaktadır (Yel, 2012: 122).

Kazanç kalitesine ilişkin Francis vd.(2006) yedi adet gösterge belirlemektedir. Bu göstergeler muhasebe temelli ve piyasa temelli göstergeler olarak iki sınıfta ele alınmaktadır. Muhasebe temelli göstergeler “tahakkuk kalitesi”, “süreğenlik”, “tahmin edilebilirlik” ve “değişkenlik” olmakla birlikte muhasebe raporlarından elde edilen verilere dayanmaktadırlar. Piyasa temelli göstergeler ise “değere ilişkinlik”, “zamanında sunum” ve “ihtiyatlılık” olarak belirlenmektedir. Bu göstergeler hem muhasebe raporlarından hem de piyasa verilerinden elde edilen bilgilere dayanmaktadır(Durak ve Gürel, 2014: 96).

Yel (2009), kazanç kalitesi ile ilgili literatürde yapılan tanımlamalardan yola çıkarak kazanç kalitesinin göstergelerini süreklilik, tahmin edilebilirlik, değişkenlik ya da istikrarlılık, ilgililik, güvenilirlik, tahakkuk kalitesi ve kazanç yönetimi başlıkları altında toplamıştır.

II. KAZANÇ YÖNETİMİNİN KAVRAMSAL ANALİZİ

Schipper (1989) kazanç yönetimini, “kişisel çıkar sağlamak amacıyla dışsal finansal raporlama sürecine kasıtlı olarak müdahale edilmesi” şeklinde tanımlamaktadır. Bu tanıma göre kazanç yönetimi dışarıya bilgi açıklama sürecinin herhangi bir aşamasında ortaya çıkabilir. Giroux (2004) ise kazanç yönetimini “istenen sonuca ulaşmak amacıyla kazançların birtakım işlemler ve isteğe bağlı muhasebe yöntemleri yoluyla düzeltilmesi” olarak tanımlamaktadır. Küçüksözen ve Küçükkocaoğlu (2004) ise kazanç yönetimini şu şekilde tanımlamaktadırlar: Kazanç Yönetimi, bir işletmenin ekonomik performansı hakkında, işletmeyle ilgili bazı tarafların yanıltılması ya da kamuya açıklanan kar rakamına bağlı, sözleşmeden kaynaklanan sonuçların etkilenmesi amacına yönelik olarak, yöneticilerin finansal raporlama sürecinde aldıkları kararlarla veya gerçekleştirdikleri işlemlerle finansal sonuçları değiştirmeleridir.

Aşağıdaki Tablo 1’de kazanç yönetimi yaklaşımları özetlenmektedir. Tabloda, kazanç yönetiminin farklı tanımları, beyaz, gri ve siyah şeklinde sınıflandırılarak verilmektedir. Faydacı kazanç yönetimi (beyaz) finansal raporların şeffaflığını artırırken, fırsatçı (siyah) kazanç yönetimi tümüyle gerçeğe aykırı beyan ve hileyle ilgilidir. Gri olan ise, hem fırsatçılığı hem de faydacılığı artıran muhasebe ilkeleri sınırları içinde raporların manipüle edilmesini ifade etmektedir (Özden, 2013: 15).

Kazanç yönetiminin tanımıyla ilgili bir fikir birliği sağlanamamasının nedeni olarak, kazanç yönetimi araştırması sonuçlarına göre yapılan, farklı yorumlamalar gösterilmektedir. Tanımlardaki farklılıkların nedenlerinden biri kazanç yönetiminin sadece finansal raporlama süreciyle mi yoksa finansman kararları gibi gerçekleşen birtakım faaliyetlerle mi ilgili olduğuna göre de ortaya çıkmaktadır. Bir diğer farklılık ise kazanç yönetimi algısından kaynaklanmaktadır. Beneish’in çalışmasından önceki çalışmaların çoğu, kazanç

(4)

yönetiminin fırsatçı yönü ile ilgilenmişler, faydacı yönü ile ilgilenmemişlerdir (Beneish, 2001).

Tablo 1. Kazanç Yönetiminin Farklı Tanımları Beyaz (Faydacı) Gri (Faydacı, Fırsatçı) Siyah (Fırsatçı)

Kazanç yönetimi, gelecekteki nakit akışı konusunda yöneticinin gizli bilgisini

yansıtacak muhasebe işlemini seçme esnekliğinden

faydalanmaktır.

Kazanç yönetimi, ya en fırsatçı yani sadece yönetimin yararına olan ya

da ekonomik açıdan en faydalı olan muhasebe

işlemini seçmektir.

Kazanç yönetimi, finansal raporların şeffaflığını

azaltmak ya da onlar üzerinde

oynayarak hileye başvurmaktır.

Kaynak: Joshua Roonen and Varda Yaari. (2008). Earnings Management: Emerging Insights in Theory, Practice, and Research. New York: Springer, s. 25.

III. İSO 500 İŞLETMELERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

A. Araştırmanın Hipotezi, Kapsamı, Kısıtları ve Veri Toplama Süreci

Halka açık olan ve İSO 500 listesinde yer alan işletmelerde kazanç yönetiminin, kazanç kalitesi ve işletmelerin finansal performansı ile ilişkisinin incelendiği bu çalışmada kazanç yönetimi ile kazanç kalitesi arasında ters yönlü bir ilişki olduğu varsayılmaktadır. Başka bir deyişle; yöneticiler kazanç yönetimi uygulamaları yaptıkça kazanç kalitesi düşecektir. Bu bağlamda test edilecek olan hipotezler aşağıdaki gibidir;

H0: İSO 500 listesi içinde yer alan işletmelerde kazanç yönetimi yoktur.

H1: İSO 500 listesi içinde yer alan işletmelerde kazanç yönetimi vardır.

Araştırmanın evrenini İSO 500 işletmeleri oluşturmaktadır. Örneklem kümesini ise 2006-2013 yılları arasında İSO 500 listesinde yer alıp BİST’de kayıtlı olan işletmeler oluşturmaktadır. Bu bağlamda; BİST’in web sitesinden temin edilen halka açık işletmeler listesi ile İSO’nun web sitesinde yayınladığı “Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi Kuruluşu” listesi karşılaştırılmış ve bu kapsamda 85 adet işletmenin halka açık olduğu tespit edilmiştir. Gözlem süresi 2006-2013 yılları arasında 8 dönem olmasına rağmen bir önceki yıl verisine ihtiyaç duyulan analizler olması sebebi ile veriler 9 dönemi içerecek şekilde toplanmıştır.

Araştırmanın sınırlarından olan kesintisiz olarak listede yer alma kriteri için geriye dönük olarak 2005 – 2013 yıllarına ait İSO 500 listeleri taranmış ve 85 işletmenin 69’unun 9 yıl boyunca listede yer aldığı belirlenmiştir. Bir diğer sınırlama olan 2005 – 2013 yılları boyunca BİST’e kayıtlı olma kriteri için ise yine BİST’in internet sitesinden temin edilen ilk işlem tarihi listesi taranmış ve 1 Ocak 2005 tarihinden sonra işlem görmeye başlamış işletmeler tespit edilmiş ve bu işletmeler kapsam dışına çıkarılmıştır. Ayrıca halka açık olup İSO 500 listesinde yer almayan işletmeler ve finansal bilgileri eksik olan işletmeler örneklem kümesine dahil edilmemiştir. İSO 500 listesinde yer alan bazı işletmelerin isimlerinin ve faaliyet sonuçlarının açıklanmasını istememesi sonucunda bu işletmelerin verilerine ulaşılamamış ve bu işletmeler de kapsam dışına çıkarılarak örneklem kümesi 60 işletme ile sınırlandırılmıştır.

(5)

Çalışmanın başlangıç dönemi olarak 2005 yılının esas alınmasının nedeni, borsada işlem gören işletmelerin yıllık ve ara dönem finansal tabloları ile yıllık raporlarını Uluslararası Muhasebe / Finansal Raporlama Standartları çerçevesinde hazırlamalarının 1 Ocak 2005 tarihi itibari ile zorunlu kılınmış olmasıdır.

Çalışmada işletmelerin zorunlu ve ek mali tabloları ile dipnotlarına BİST ve KAP’ın web sitelerinden, çeşitli finansal oranlar ile işletmelerin finansal bilgilerine FİNNET veri tabanından ulaşılmıştır. Gözlem dönemine ilişkin veriler, işletmelerin mali tablolarında yayınlanan ham veriler incelenerek ve araştırmanın amacına uygun olarak sınıflandırılarak elde edilmiştir. 2006 - 2013 yıllarına ait 12 aylık finansal tabloları ve dipnotlarını kapsayan veri seti, 60 işletmeye ait 8 dönem ve 480 işletme/yıl gözlemden oluşmaktadır.

Hipotezlerin test edilmesine yönelik kullanılacak model ve modelde yer alan değişkenlerin açıklamaları aşağıdaki gibidir:

TAit / Ait-1 = ß0 + ß1[(ΔREV-ΔREC) it / Ait-1] + ß2[PPEit / Ait-1] +

ß3[ROAit]+ ß4[CFOit / Ait-1] + ß5(M/B)it] + εit (1)

TAit :i işletmesinin t yılındaki toplam tahakkukları,

Ait-1 :i işletmesinin bir önceki yıl aktif toplamı,

ΔREVit : i işletmesinin t yılındaki net satışlarının cari yıl ile önceki yıl

arasındaki değişimi,

ΔRECit : i işletmesinin t yılındaki net ticari alacaklarının cari yıl ile önceki yıl

arasındaki değişimi,

PPEit :i işletmesinin t yılındaki brüt maddi duran varlıkları,

ROAit : i firmasının t yılındaki aktif karlılık oranı,

CFOit :i işletmesinin t yılındaki esas faaliyetlerden kaynaklanan nakit akışı,

M/Bit :i işletmesinin t yılındaki piyasa değeri/defter değeri,

εit : i işletmesinin t yılındaki regresyon hata katsayısı,

t : Tahmin dönemindeki yıl endeksi.

B. Araştırma Modelinin Oluşturulması

Kazanç yönetiminin tespiti ile ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde; genellikle finansal tablolar üzerinden tahakkuk ve finansal oranlar kullanılarak oluşturulan modeller ile karşılaşılmaktadır. Healy (1985), DeAngelo (1986), Jones (1991), Dechow, Sloan ve Sweney (1995) modelleri bunlardan bazılarıdır. Tahakkuk modellerinin temelinde, tahakkuklar ihtiyari ve ihtiyari olmayan tahakkuklar olarak iki bileşene ayrılmaktadır ve kazanç yönetimi uygulamalarının bir göstergesi olarak genellikle “ihtiyari tahakkuklar” ölçü olarak kullanılmakta ve çalışmalar ihtiyari tahakkukların derecesini tahmin etmeye yönelmektedir. Bunun sebebi, yöneticilerin ihtiyari olmayan tahakkukları yasalar gereği yerine getirdikleri için müdahale edemeyecekleri varsayımıdır. İhtiyari tahakkuklar ise yöneticilerin kontrolünde ve insiyatifinde olduğu için gerek yürürlükteki yasal mevzuatta yer alan boşluk ve esneklikler vasıtasıyla gerekse yasal olmayan yollarla değiştirilebilmektedir(Duman, 2010: 176).

Bu bağlamda; ihtiyari tahakkukların açıklanması oldukça zor olduğundan, araştırmaların büyük çoğunluğunda ihtiyari tahakkukların ölçümüne toplam

(6)

tahakkuklar ile başlanmaktadır. Toplam tahakkuklar ise, bilanço yaklaşımı ve nakit akım tablosu yaklaşımı olmak üzere iki şekilde hesaplanmaktadır.

Bu kapsamda, Hribar ve Collins (2002), toplam tahakkukların hesaplanmasında, bilanço yaklaşımı ve nakit akım tablosundan doğrudan hesaplama yaklaşımının hangisinin daha başarılı olduğunu incelemişlerdir. Çalışma sonucu, aynı koşullar altında nakit akım tablosundan yararlanılarak toplam tahakkukların hesaplanmasının daha iyi sonuçlar verdiğini, bilanço yaklaşımının ise toplam tahakkukların tahmin edilmesinde hatalı sonuçlar verdiğini göstermiştir (Yaşar, 2011:185). Bu nedenle, bu çalışmada, toplam tahakkukların hesaplanmasında Nakit Akım Tablosu yaklaşımı kullanılmıştır. Bu durumda, işletmenin dönem net karından, esas faaliyet sonucu sağlanan net nakit akışı çıkarılmak suretiyle, her işletme ve yıl verisi için toplam tahakkuk tutarı aşağıdaki gibi hesaplanmıştır.

(2)

TA : Toplam Tahakkuklar

E : Dönem Net Karı

CF : Esas Faaliyetlerden Kaynaklanan Nakit Akımları

t : Zaman Göstergesi,

i : İşletme Göstergesi.

Toplam tahakkuk değerlerinin yukarıdaki şekilde hesaplanmasından sonra yapılması gereken, kazanç yönetimi uygulamalarının göstergesi olarak kabul edilen ihtiyari tahakkukları belirleyebilmek amacıyla, toplam tahakkukların, ihtiyari olmayan tahakkukları ve ihtiyari tahakkuklar şeklinde iki kısma ayrıştırılmasıdır. Bu durumda;

DA (3) Denklemdeki;

TA : Toplam Tahakkuklar

NDA : İhtiyari Olmayan Tahakkuklar

DA : İhtiyari Tahakkuklar

olacaktır. Ancak, ihtiyari tahakkukların doğrudan hesaplanamaması dolayısıyla, literatürde yapılan çalışmalarda, öncelikle toplam tahakkukların ihtiyari olmayan kısımları ölçülmektedir. Bu durumda; ihtiyari tahakkuklar aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır.

(4)

Literatürde, toplam tahakkukların ihtiyari kısmını tahmin etmek için çeşitli yöntemler kullanılmıştır. Örneğin; Healy (1985) toplam tahakkukları, McNichols ve Wilson (1988) şüpheli alacaklar karşılığını kullanmışlardır. Fakat, Healy (1985) modeli, ihtiyari olmayan tahakkukları ihtiyari tahakkuklardan ayırmamakta; McNichols ve Wilson (1988)’in metodu ise toplam ihtiyari tahakkukların hareketini incelememektedir. Bu nedenle, raporlanan kazancı etkileyen bütün muhasebe seçimlerinin net etkisini yakalayabilmek için Jones (1991), toplam tahakkukları, satışlardaki değişim ve maddi duran varlıklarla regresyona tabi tutmuştur (Yaşar, 2011: 186).

(7)

Jones modelindeki genel varsayım satışların da ihtiyari olmadığı yönündedir. Modelde işletme yöneticilerinin kazancı yüksek göstermeye çalıştıklarında satışların seviyesini hasılat henüz kazanılmadan kaydedilmediği varsayılmaktadır. Ancak kazancın yüksek gösterilmesindeki en önemli yöntemlerden bir tanesi satışların henüz gerçekleşmeden kaydedilmesidir. Dönem sonunda gelir henüz gerçekleşmeden kaydedildiğinde işletmenin satış gelirleri ve henüz satış ile ilgili nakit tahsilatı gerçekleşmediği için tahakkukları (ticari alacaklar nedeniyle) artacaktır. Ancak model, ihtiyari olmayan tahakkuklardaki artışları satışlardaki artışlarla açıkladığı için, ihtiyari olan bu tahakkuk hesaba katılmayacaktır. Jones modelindeki bu eksikliği aşmak için Dechow, Sloan ve Sweeney tarafından 1995 yılında “Düzeltilmiş Jones Modeli” olarak anılan model geliştirilmiştir.

Tahakkuk esaslı kazanç yönetimi tespit modelleri ile ilgili Dechow, Sloan ve Sweeney (1995)’in yapmış oldukları çalışmada Healy Modeli, DeAngelo Modeli, Jones Modeli, Dechow ve Sloan Modeli / modelleri test edilmiştir. Bu çalışma test edilen bütün modellerin kazanç yönetimi uygulamalarını tespit ettiğini ve “Düzeltilmiş Jones Modeli”nin en güçlü ölçümü yapan model olduğunu ortaya çıkarmıştır.

Bu nedenle, ihtiyari tahakkuklar yoluyla kazanç yönetimini tahmin etmek için, Dechow, Sloan ve Sweeney’in çalışmalarında kullandıkları aşağıdaki Düzeltilmiş Jones Modeli, bu çalışmada kullanılan model için temel oluşturmuştur (Yükseltürk, 2006: 147). Bu model aşağıdaki gibi yazılabilir; TAit / Ait-1 = ß0 + ß1 [(ΔREV-ΔREC) it / Ait-1] + ß2 [PPEit / Ait-1] + εit (5)

Aşırı finansal performans gösteren firmalar üzerinde inceleme yapıldığında Jones ve Düzeltilmiş Jones modelinin yetersiz kaldığının Dechow, Sloan ve Sweeney (1995)’nin yaptıkları çalışmada ortaya çıkmasından sonra, Teoh, Wong ve Rao (1998) ve Kothari, Leone ve Wasley (2005) bu yetersizlikleri ortadan kaldırmak için performansla eşleştirilmiş ihtiyari tahakkuk ölçümlerini önermişlerdir. Teoh, Wong ve Rao (1998) yaptıkları çalışmada performans eşleştirme yaklaşımının, benzer performansa sahip firmalarda Jones modeliyle elde edilen tahakkuklardaki herhangi bir sistematik hatayı elimine etme kazancı sağladığını ortaya koymuşlardır. Kothari, Leone ve Wasley (2005) ise performans eşleştirme yaklaşımına bir alternatif olarak, Jones ve Düzeltilmiş Jones modelinin içine bir performans ölçümünü dahil etmeyi önermişlerdir. Yazarlar performans ölçümü olarak varlıkların getirisini kullanarak performans eşleştirme yaklaşımlarını karşılaştırmak amacıyla uygulamaya koymuşlardır. Çalışmanın sonucunda bu şekildeki bir değişikliğin orjinal Jones modelinin özelliklerini geliştirdiğini bulmuşlardır (Ayarlıoğlu, 2007: 112-113).

Sonuç olarak, 1991’de ortaya çıkan Jones modelinin özelliklerini temel alan geniş bir model ailesi ortaya çıkmaktadır. Fakat bu modellerden hiçbiri önerilerin bir kısmını veya tamamını kapsayacak şekilde birleştirilememiştir. Bazı problemler barındırmalarına rağmen Jones ve Düzeltilmiş Jones modeli

(8)

popülerliklerini her zaman korumuşlardır ve halen de literatürde geniş bir şekilde kullanılmalarına devam edilmektedir (Ayarlıoğlu, 2007: 114).

Kothari Modeli; Jones ya da Düzeltilmiş Jones Modeline finansal performans ölçümü olarak ROA (Aktif Karlılık Oranı) değişkenini ekleyerek katkıda bulunmuşlardır. Bu model aşağıdaki gibidir;

TAit/Ait-1=ß0+ß1[(ΔREV-ΔREC) it/Ait-1]+ß2[PPEit/Ait-1]+ß3[ROAit]+εit (6)

Larcker ve Richardson Modeli; tahakkukların satışlardaki büyüme ile sermaye yoğunluğunun bir fonksiyonu olduğunu varsaymaktadır. Bu yüzden beklenen büyümeyi temsil etmek üzere Düzeltilmiş Jones Modeli’ne CFO (Faaliyet Nakit Akışı) ve M/B (Piyasa Değeri / Defter Değeri) değişkenlerini eklemektedir (Durak, 2010: 139). Bu model ise aşağıdaki gibi yazılabilir;

TAit/Ait-1=ß0+ß1[(ΔREV-ΔREC)it/Ait-1]+ß2[PPEit/Ait-1]+ß3[CFOit/A

it-1]+ß4(M/B)it]+εit (7)

Kazanç yönetimi uygulamalarını ölçmek için kullanılan bütün bu modellerde bağımlı ve bağımsız bütün değişkenler değişen varyans problemini önlemek için bir önceki dönemin toplam varlıklarına bölünmüştür. Tüm modellerde toplam tahakkuklar nakit akışı yaklaşımına göre hesaplanmakta, ihtiyari olmayan tahakkuklar ise açıklayıcı değişkenler yardımıyla hesaplanmaktadır. Dolayısıyla modellerde yer alan hata terimi (ɛ) kazanç yönetimi uygulamalarının göstergesi olarak kabul edilen ihtiyari tahakkukların seviyesini göstermektedir. Çünkü toplam tahakkukların, ihtiyari olmayan tahakkukların dışında kalan bölümü ihtiyari tahakkukları vermektedir (Önder ve Ağca, 2013: 39).

Literatüre uygun olarak bu çalışmada da Düzeltilmiş Jones, Kothari ve Larcker ve Richardson modellerinin kazanç yönetimi ve finansal performans üzerinde anlamlı etkilerinin olduğunu belirledikleri değişkenler kullanılarak oluşturulmuş aşağıdaki model kullanılacaktır. Modelde yer alan değişkenlere ilişkin açıklamalar bir önceki bölümde verilmiştir.

TAit / Ait-1 = ß0 + ß1[(ΔREV-ΔREC) it / Ait-1] + ß2[PPEit / Ait-1] +

ß3[ROAit]+ ß4[CFOit / Ait-1] + ß5(M/B)it] + εit (8)

C. Bulgular ve Yorumlar

Çalışmada, Geliştirilmiş Jones modeline, Kothari ve Larcker – Richardson modellerinde olduğu gibi finansal performans değişkenleri eklenerek oluşturulan model aracılığıyla; İSO 500 işletmelerinde kazanç yönetimi uygulanıp uygulanmadığı ve finansal performans göstergeleri ile ilişkisi test edilip, bu sonuçlar kazanç kalitesi açısından değerlendirilmiştir.

Modelde yer alan değişkenlerin ortalama ve standart sapma değerlerini içeren tanımlayıcı istatistikler Tablo 2’de verilmektedir. Buna göre, Tablo 2’de yer alan ve modelin bağımlı değişkenini oluşturan toplam tahakkuklar (TA) her bir işletme için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Örneklemde yer alan 480 işletme/yıl verisinin ortalama toplam tahakkuku -0,0233 ve standart sapması 0,169’dur.

(9)

Tablo 2. Değişkenlerin Tanımlayıcı İstatistikleri

Değişken N En Düşük En Yüksek Ortalama Std. Sapma

TA 480 -1,3915 1,3444 -0,0233 0,1690 REV-REC 480 -1,1745 1,7666 0,0974 0,2653 PPE 480 0,0289 2,3568 0,4710 0,2140 CFO 480 -0,6305 1,4485 0,1007 0,1698 M/B 480 0,1643 15,8190 1,8408 1,7412 ROA 480 -0,2227 0,5658 0,0770 0,1039

Toplam tahakkukların incelendiği modelde, 2006-2013 yıllarına ait finansal tablolardan elde edilen veriler kullanılarak çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılmıştır. Regresyon analizi, varsayımların gerçekleşmediği durumlarda doğru sonuç vermemekte ve modelin güvenilirliği olumsuz etkilenmektedir. Bu nedenle, hipotez testinden önce, incelenecek verilerin doğrusallık, çoklu doğrusal bağıntı, normallik, otokorelasyon varsayımları incelenmiş ve duruma göre gerekli düzenlemeler yapılmıştır.

Öncelikle normal dağılımı önleyebileceği için veri setindeki uç değerler tespit edilmiş ve bu uç değerler veri setinden çıkarılmıştır. Çıkarılan uç değerler için ilgili serinin ortalaması alınarak eksik verilerin yerine konulmasından sonra ilk olarak, değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal bir ilişki gösterip göstermediği, toplu serpilme matrisi üzerinden incelenmiştir. Bu kapsamda, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olmadığı yönünde herhangi bir kanıt görülmemektedir.

Bir diğer varsayım olan çoklu doğrusal bağıntı, bağımsız değişkenlerin modele katkısını zayıflattığı için istenmeyen bir durumdur ve hipotez testinden önce incelenmesinde fayda görülmektedir. Tablo 3’de yer alan korelasyon matrisi yardımıyla değişkenler arasındaki etkileşimler görülebilir. Bu noktada bağımsız değişkenler arasında güçlü korelasyon olması durumunda bağımsız değişkenlerin modele katkısı birbirine çok yakın olmakta ve değişkenlerin modelde olması veya olmaması modelin gücünü etkilememektedir. Bağımsız değişkenler arasında 0,80 ve üzerinde korelasyon varsa, bu durum çoklu bağıntı probleminin bir göstergesidir (Kalaycı, 2010: 267).

Tablo 3’de görüleceği gibi bağımsız değişkenler arasındaki pearson korelasyon katsayısının en yüksek değeri 0,251 (0,01 anlamlılık seviyesinde) olmak üzere; aktif karlılık oranı (ROA) değişkeni ile piyasa değeri/defter değeri (M/B) değişkeni arasındadır. Değerlerin hiçbirinin 0,80’den yüksek çıkmaması değişkenler arasında çoklu bağıntı olmadığını işaret etmektedir.

(10)

Tablo 3. Korelasyon Analizi Sonuçları

TA

REV-REC PPE CFO M/B ROA

TA Pearson 1 -0,079* _-0,164** _-0,80** _0,039 _0,131** Sig. (1-tailed) 0,043 0,000 0,000 0,199 0,002 REV-REC Pearson -0,079* ₁ _0,133** _0,210** _0,017 _0,078* Sig. (1-tailed) 0,043 0,002 0,000 0,354 0,045 PPE Pearson -0,164** _0,133** ₁ _0,177** _-0,117** _0,138** Sig. (1-tailed) 0,000 0,002 0,000 0,005 0,001 CFO Pearson -0,80** _0,210** _0,177** ₁ _0,036 _0,125** Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,216 0,003 M/B Pearson 0,039 0,017 -0,117** _0,036 ₁ _0,251** Sig. (1-tailed) 0,199 0,354 0,005 0,216 0,000 ROA Pearson 0,131** _0,078* _0,138** _0,125** _0,251** ₁ Sig. (1-tailed) 0,002 0,045 0,001 0,003 0,000

*. Korelasyon % 5 düzeyinde anlamlı (1-tailed). **. Korelasyon % 1 düzeyinde anlamlı (1-tailed).

Ayrıca; Tablo 4’de görülen Tolerance değerlerinin en düşük 0,900 olması ve 0 (sıfır)’dan uzak olması, VIF (Varyans Artış Faktörleri) değerinin en yüksek 1,112 olması ve 10’dan küçük olması, yine aynı tabloda görülen R2_değerinin

0,709 ve düzeltilmiş R2_{değerinin 0,706 olarak bulunması ve değerler arasında}

dikkate değer fark olmaması da çoklu bağıntı probleminin olmadığı sonucunu desteklemektedir. Ayrıca; modelde otokorelasyon olup olmadığını Durbin – Watson testi göstermektedir. Genellikle 1,5 – 2,5 arasında bir Durbin – Watson değeri otokorelasyon olmadığını gösterir. Tablo 4’de görüldüğü üzere bu değer 2,180’dir ve otokorelasyon olmadığını işaret etmektedir.

Varsayımlar karşılandıktan sonra kazanç kalitesini analiz etmek amacıyla oluşturulan hipotezler kontrol değişkenleri ile Çoklu Doğrusal Regresyon modeli ile test edilmiştir. SPSS 22 istatistik programı ile hesaplanan regresyon sonucunun özeti aşağıdaki tabloda yer almaktadır.

Tablo 4. Kazanç Yönetimi ve Finansal Performans Göstergeleri Ölçümü Bağımsız

Değişken Katsayı (B) t istatistiği p değeri Tolerans VIF

Sabit Katsayı 0,048 4,139 0,000** ΔREV-ΔREC 0,056 3,420 0,001** _0,945 _1,059 PPE 0,387 9,118 0,000** _0,900 _1,112 ROA -0,047 -2,316 0,021* _0,922 _1,085 CFO -0,836 -32,609 0,000** _0,924 _1,082 M/B 4,038E-5 0,016 0,987 0,912 1,096 R 0,842 R2 _0,709 Düzeltilmiş R2_0,706 F istatistiği 230,967 F önemlilik düzeyi 0,000 Durbin – Watson 2,180

(11)

Tablo 4’de yer alan regresyon sonucunda modelin anlamlılığını gösteren F istatistiğinin 230,967 ve bu değerin anlamlılığını gösteren F önemlilik düzeyinin (sig.) 0,000 olması modelde yer alan bağımsız değişkenlerin, bu çalışmada örnek olarak seçilen İSO 500 listesinde yer alan işletmelerin tahakkuk düzeylerindeki farklılığı önemli ölçüde açıkladığını ve modelin tümüyle istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermektedir. Modelin düzeltilmiş R2

sonucunun %70,6 olması, toplam tahakkuk düzeylerindeki farklılığın %70,6’sının, modelde yer alan bağımsız değişkenler tarafından açıklandığını göstermektedir.

Tablodan görüleceği gibi sabit terim 0,048 bulunmuştur. REV-REC değişkenine ait parmetre değeri ise 0,056, ROA değişkenine ait parametre değeri 0,387, PPE değişkenine ait parametre değeri -0,047, CFO değişkenine ait parametre değeri -0,836 ve M/B değişkenine ait parametre değeri ise 4,038E-5 olarak gerçekleşmiştir. Bu durumda katsayılar tablosuna göre regresyon formülü aşağıdaki gibi yazılabilir;

TAit/Ait-1=0,048+0,056[(ΔREV-ΔREC)it/Ait-1]+(0-,047)[PPEit/Ait1]+

0,387[ROAit]- 0,836 [CFOit / Ait-1]+4,038E-5 (M/B)it] + εit (9)

Tabloda yer alan Beta değerleri, bağımsız değişkenlerin önem sırasını gösterir. En yüksek Beta değerine sahip olan değişken, göreli olarak en önemli bağımsız değişkendir. Bu sıralamada betanın işareti dikkate alınmaz (Kalaycı, 2010: 269). Bu durumda Faaliyetlerden Kaynaklanan Nakit Akımları (CFO) en yüksek öneme sahipken, Piyasa Değeri / Defter Değeri (M / B) en düşük öneme sahiptir.

Toplam tahakkukların incelendiği modelde, işletmelerin tahakkuklarının bir bölümünün satışlardaki değişimle açıklanabildiği görülmektedir. ΔREV-ΔREC değişkeninin katsayısı 0,056 ve t önemlilik düzeyi 0,000 olup, % 1 önemlilik düzeyinde anlamlıdır ve işareti beklenildiği şekilde pozitif çıkmıştır. Bir başka ifade ile satışlarla tahakkuklar arasında aynı yönde güçlü bir ilişki bulunmaktadır. Satışlar arttığında buna bağlı olarak tahakkuklarda da artış oluşmaktadır.

Aynı şekilde satışlar gibi işletme faaliyet düzeyinin bir başka göstergesi olan işletme maddi duran varlıkları ile tahakkuklar arasında aynı yönde bir ilişki bulunmaktadır. Modelde PPE olarak ifade edilen brüt maddi duran varlıklar değişkeninin katsayısı 0,387 ve t önemlilik düzeyi 0,000 olup, % 1 önemlilik düzeyinde anlamlıdır. Model analizinde elde edilen bir diğer bulgu; aktif karlılık oranı ile tahakkukların değişkenliği arasında istatistiki olarak anlamlı olan negatif bir ilişki olduğu yönündedir. Bu sonuca değişkenin katsayı değerinin -0,47 ve t önemlilik düzeyinin 0,021 bulunması ve bu değerin % 5 önemlilik düzeyinde anlamlı olduğu bulguları ile ulaşabiliriz. Bu durumda, aktif karlılık oranı arttıkça tahakkukların değişkenliği azalmaktadır.

Tablo 4’de faaliyetten kaynaklanan nakit akışı (CFO)’nın katsayısı -0,836 ve t önemlilik düzeyi 0,000 olup, % 1 önemlilik düzeyinde anlamlıdır. Bir başka

(12)

ifadeyle, faaliyetten kaynaklanan nakit akışının tahakkuklarla negatif olarak güçlü bir şekilde ilişkili olduğu görülmektedir. CFO’nun negatif işaretli olmasının nedeni, tahakkuklar nakit akışları ile ilişkili olmadığı için, kazançtaki ihtiyari tahakkukların daha fazla olmasından kaynaklanabilmektedir. Bununla birlikte, CFO’daki negatif katsayının bir kısmı, Düzeltilmiş Jones modelindeki sınıflandırma hatasından dolayı ihtiyari tahakkuk olarak düşünülen ihtiyari olmayan tahakkuklardan kaynaklanmış olabilir (Yaşar, 2011: 200).

İşletmelerin Piyasa Değeri / Defter Değeri (M/B) oranı ile tahakkukların değişkenliği arasında istatistiki olarak anlamlı bir ilişki olmasa bile pozitif bir ilişki bulunmaktadır (B:4,038E-5, p değeri: 0,987). İlişki düzeyinin çok düşük olması piyasaların hisse senetlerini fiyatlandırırken tahakkukları anladığını, ihtiyari tahakkukların ise geç bile olsa yatırımcılar tarafından algılanarak fiyatlarda gerekli düzeltmenin yapıldığını göstermektedir. Yani piyasalar yarı etkin bir formda çalışmaktadır (Bayırlı, 2006: 301).

Daha önce belirtildiği üzere toplam tahakkuklar ihtiyari ve ihtiyari olmayan tahakkukların bileşiminden oluşmaktadır ve ihtiyari tahakkuklar kazanç yönetimi uygulamalarının göstergesidir. Modelde, tahmin edilen katsayılardan yararlanılarak bulunan tahmin değerleriyle, gerçek değerler arasındaki farkların bulunmasıyla elde edilen tahmin hataları (μİt ), t zamanındaki ihtiyari tahakkuk

tutarlarını vermektedir. Tahmin hataları (μİt ) aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır:

μİt = TAit/Ait-1 - ß0 + ß1[(ΔREV-ΔREC)it/Ait-1] + ß2[PPEit/Ait-1] + ß3[ROAit] + ß4

[CFOit /Ait-1] + ß5(M/B)it] (10)

Jones (1991) toplam tahakkukları kullanarak yaptığı ampirik testler sonucunda ulaştığı ihtiyari tahakkukların inceleme döneminde sıfırdan farklı olması ve bu farkın ortalama olarak negatif yönde olması sebebiyle, ABD Uluslararası Ticaret Komisyonu’nun inceleme yaptığı dönemde, çalışma kapsamındaki 23 firmanın gelir azaltıcı yönde kazanç yönetimi uyguladığı yönündeki hipotezini desteklediği sonucuna ulaşmıştır. Bu sonuca göre, ihtiyari tahakkuklarının negatif yönde olması durumunda gelir azaltıcı kazanç yönetimi uygulanmakta, ihtiyari tahakkukların pozitif yönde olması durumunda gelir arttırıcı kazanç yönetimi uygulanmakta olduğu söylenebilir (Dalgar ve Pekin, 2011: 38).

Tablo 5. Hata Terimi İstatistikleri

Minimum Maksimum Ortalama Std. Sapma

Tahmini Değer -1,1270 0,7194 -0,0233 0,1423

Std. Tahmini Değer -7,757 5,220 0,000 1,000

Std. Hata Tahmini Değer 0,004 0,045 0,009 0,005

Düzeltilmiş Tah.Değ.Artık -1,1087 0,6616 -0,0234 0,1426 Artık -0,3339 0,6250 -4,16667E-08 0,0911 Std. Artık -3,644 6,821 0,000 0,995 Silinmiş Artık -0,3517 0,6829 ,00002 0,0957 Mahalanobis Uzaklığı 0,033 114,983 4,990 9,376 Cook's Uzaklığı 0,000 1,687 0,009 0,087

(13)

Bu çalışmada da ihtiyari tahakkuklar başka bir ifadeyle hata teriminin tahmini değeri ortalaması Tablo 5’de görüldüğü üzere sıfırdan farklı ve negatif çıkmıştır. Bu durumda çalışmanın kazanç yönetimi uygulamalarını tespitine yönelik H0 hipotezi reddedilir. Yani İSO 500 işletmelerinde kazanç yönetimi

uygulanmaktadır. Ayrıca, işaretinin negatif yönde olması sebebiyle gelir azaltıcı kazanç yönetiminin uygulanmakta olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Kazanç kalitesi açısından değerlendirildiğinde ise; işletmelerde kazanç yönetiminin varlığı kazanç kalitesini düşürmektedir. Bu açıdan İSO 500 işletmelerinde kazanç kalitesi düşüktür sonucuna ulaşılmıştır.

Ayrıca Jones (1991) inceleme döneminden bir yıl önceki ve bir yıl sonraki ihtiyari tahakkukların istatistiki olarak sıfırdan farklı olmamaları sebebiy-le, bu yıllarda firmaların finansal tablolarında kazanç yönetimi olasılığının bulunmadığı sonucuna ulaşmıştır. Bu noktadan hareketle çalışmamızda, yapılan regresyon analizi sonucunda bulunan ihtiyari tahakkukların sıfırdan uzaklıklarına göre yıllar itibariyle kazanç kalitesi ölçülmeye çalışılmıştır. Bu amaçla ihtiyari tahakkukların sıfırdan uzaklıklarının net olarak görülebilmesi için ihtiyari tahakkukların mutlak değerleri alınmak suretiyle hesaplanan, yıllar itibariyle ihtiyari tahakkukların sıfıra ortalama uzaklıkları Tablo 6’da gösterilmektedir.

Tablo 6. Yıllar İtibariyle İhtiyari Tahakkukların Sıfıra Ortalama Uzaklıkları

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

0,0849 0,0635 0,0849 0,0467 0,0456 0,0652 0,0377 0,0550

Tablo 6’da görüldüğü üzere, çalışma kapsamındaki işletmelerin ihtiyari tahakkuklarının sıfıra ortalama uzaklığı 2006 ve 2008 yılında 0,0849 ile en yüksek iken, 2012 yılında bu oran 0,0377 olarak en düşük seviyede gerçekleşmiştir. Jones (1991)’in yaptığı çalışma göz önünde bulundurularak, işletmelerin ihtiyari tahakkuk tutarının sıfır olması beklenmektedir. Dolayısıyla ihtiyari tahakkuklarda meydana gelen sıfırdan sapmanın oranı ne kadar büyükse kazanç yönetimi olasılığı o kadar yüksektir diyebiliriz. Bu kapsamda yapılan analizin sonuçları, İSO 500 işletmeleri kazanç yönetimi uygulamaları yapmaktadır hipotezini desteklemektedir.

Yukarıda belirtildiği üzere ihtiyari tahakkukların yani hata terimlerinin işareti yapılan kazanç yönetimi uygulamalarının gelir arttırıcı mı yoksa gelir azaltıcı mı olduğunu göstermektedir. Pozitif işaret taşıyan hata terimleri gelir arttırıcı, negatif işaret taşıyan hata terimleri ise gelir azaltıcı kazanç yönetimi uygulamalarının bir göstergesi olarak kabul edilmektedir. Şekil 1’de örneklemde yer alan işletme/yıl verilerinin yapılan kazanç yönetimi uygulamalarının türüne göre dağılımı gösterilmektedir.

(14)

Şekil 1. Yapılan Kazanç Yönetimi Uygulamalarının Türüne Göre Dağılımı

Buna göre İSO 500 işletmelerinden örnekleme dahil edilen işletmelerin %51’i gelir arttırıcı kazanç yönetimi uygulaması yapmaktadır. Bu çalışma, kazanç yönetimi uygulamalarının çok az farkla da olsa gelir arttırıcı yönde yapıldığını göstermektedir.

Şekil 2. Yapılan Kazanç Yönetimi Uygulamalarının Yıllara Göre Dağılımı

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Gelir Azaltıcı Kazanç Yönetimi

Gelir Arttırıcı Kazanç Yönetimi

Şekil 2’de ise yıllara göre işletme/yıl verilerinin yapılan kazanç yönetimi uygulamalarının türüne göre dağılımı gösterilmektedir. 2006, 2007, 2008, 2011 ve 2013 yıllarında gelir arttırıcı uygulamaların daha fazla yapıldığı görülmekte iken 2009, 2010 ve 2012 yıllarında ağırlıklı olarak gelir azaltıcı kazanç yönetimi uygulamaları yapılmıştır.

Sonuç olarak, araştırma bulguları İSO 500 işletmelerinin tahakkuk düzeyleri ile finansal performans göstergeleri arasında; Satışlar, Maddi Duran Varlıklar ve Piyasa Değeri/Defter Değeri ile pozitif yönlü, Aktif Karlılık Oranı ve Faaliyetlerden Kaynaklı Nakit Akışları ile negatif yönlü ilişki olduğu beklentilerini doğrulamaktadır. Ayrıca, yapılan analizler sonucu ulaşılan bulgular İSO 500 işletmelerinde kazanç yönetimi uygulamaları yapılmaktadır hipotezini desteklemektedir. Bu durumda; incelenen 2006-2013 dönem ve 480 işletme/yıl itibariyle işletmelerin kazançları kaliteli olarak ifade edilememektedir.

(15)

SONUÇ VE ÖNERİLER

Finansal bilgi kullanıcıları, finansal tabloların güvenilir olduğu varsayımı ile karar alırlar. Bu karar sürecinde, işletmelerin gerçek durum ve faaliyet sonuçlarını olduğundan farklı gösteren kazanç yönetimi uygulamaları, söz konusu bilgilere dayalı olarak karar alan finansal bilgi kullanıcılarını yanıltabilmektedir. Özellikle, ABD’de ve çeşitli Avrupa ülkelerinde meydana gelen finansal skandalların temelinde kazanç yönetimi uygulamalarının etkili olması, kazanç kalitesi ile ilgili şüpheleri ortadan kaldıracak önlemler alınması gerektiğini açık bir şekilde ortaya koymuştur. Kazanç yönetiminin işletmelerin finansal performansları üzerine etkisi sıkça sorgulanmakta olup, bu çalışmada, kazanç yönetiminin kazanç kalitesi üzerine etkisi araştırılmıştır.

Bu çerçevede, İSO 500 işletmelerinde kazanç kalitesinin sorgulandığı bu çalışmada, kazanç yönetimi ve finansal performans göstergelerinin ilişki düzeyi 2006-2013 yılları için araştırılmıştır. Yukarıda belirtildiği üzere kazanç yönetiminin göstergesi olarak ihtiyari tahakkuklar kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan modellerden elde edilen sonuçlar, “H1: İSO 500 listesi içinde yer alan

ve hisse senetleri BİST’de işlem gören işletmelerde kazanç yönetimi vardır” hipotezini desteklemektedir.

Çalışmada sadece 31 Aralık dönemine ait finansal tablolar incelenmiştir. Fakat, mali yıl içinde nötürleşecek şekilde kazanç yönetimi uygulamalarının da olabileceği dikkate alınarak ileride gerçekleştirilecek çalışmalarda ara dönem finansal tablolarının incelenmesi, bu dönemlerde de kazanç yönetimi uygulanıp uygulanmadığı sorusunu cevaplayacaktır.

Türkiye’nin 500 büyük sanayi kuruluşu listesinde yer alan ancak halka açık olmayan işletme sayısının çokluğu da dikkate alındığında, sadece halka açık işletmelerin inceleme sonuçları ile halka açık olmayan işletmeler için yapılacak inceleme sonuçları birbirinden farklı sonuçlar gösterebilecektir. Bu nedenle, halka kapalı işletmelerde de kazanç kalitesinin bir başka deyişle kazanç yönetiminin uygulanıp uygulanmadığının ayrıca incelenmesi son derece önemlidir.

Bir başka kısıt ise, bu çalışmanın tahakkukların genelini incelemesidir. Bu çalışma genel olarak tahakkukların yönetildiğini göstermektedir. Ancak, hangi tahakkukların en fazla ve hangi ölçülerde yönetildiği sorusuna cevap vermemektedir. İleride gerçekleşecek olan çalışmalarda belirli tahakkukların incelendiği yöntemlerin kullanılmasıyla bu soruların cevapları aranabilecektir.

Bu çalışmada sadece Geliştirilmiş Jones modeline belli katkılar yapan Kothari ve Larcker – Richardson modeli ve benzer işletmelerin incelendiği eşleştirme modeli kullanılmıştır. İleride gerçekleştirilecek çalışmalarda geliştirilen diğer yöntemlerin de kullanılarak hipotezlerin incelenmesi, Türkiye’de kazanç yönetiminin uygulanıp uygulanmadığı konusuna katkıda bulunacaktır.

KAYNAKÇA

Ayarlıoğlu, M. A. (2007). Kar Yönetimi Uygulamaları ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda

Test Edilmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler

(16)

Bayırlı, R. (2006). Yaratıcı Muhasebe, Etik, Firma Değeri ve Örnek Bir Uygulama. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.

Beneish, M. D. (2001). Earnings Management: A Perspective. Managerial Finance, 27(12), 3-17. Dalgar, H. ve Pekin, S. (2011). Kurumsal Yönetim İle Finansal Tablo Manipülasyonu Arasındaki

İlişki: İmkb Kurumsal Yönetim Endeksi’nde Yer Alan Şirketlerde Bir Araştırma. Mali

Çözüm, 107, 19-44.

Deangelo, L. E., (1986). Accounting Numbers As Market Valuation Substitues: A Study Of Management Buyouts Of Public Stockholders. The Accounting Review, 56, 400- 420. Dechow, P. M. and Schrand, C. M. ( 2004). Earnings Quality. USA: The Research Foundation of

CFA Institute.

Dechow, P. M., Sloan, R. G. and Sweeney, A. P. (1995). Detecting Earnings Management. The

Accounting Review, 70 (2), 193-225.

Duman, H. (2010). Kamunun Aydınlatılması İlkesi Kapsamında Kazanç Yönetimi Uygulamalarının

Finansal Raporlama Kalitesi ve Şirket Performansı Üzerine Etkisi: İMKB’de Bir Uygulama. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü,

Konya.

Durak, G. ve Gürel, E. (2014). Finansal Raporların Kalitesine Etki Eden Ülkeye Özgü Faktörler.

Muhasebe ve Finansman Dergisi, 64, 95-109.

FASB, Statement of Financial Concept No 2, “Qualitative Characteristic of Accounting Information”, 1980, s.13. http://www.fasb.org/cs/Blob Server?blobco27l., E.T: 27.03.2014.

Francis, J., Olsson, P. and Schipper, K. (2006). Earnings Quality. Foundations and Trends in

Accounting, 1, 259 – 340.

Giroux, G. (2004). Detecting Earnings Management. USA: John Wiley & Sons Incorporated. Healy, P. M., (1985). The Effect Of Bonus Scehemes On Accounting Decisions. Journal Of

Accounting And Economics, 7, 85-107.

Hribar, P. and Collins, D. W. (2002). Errors in Estimating Accruals Implications for Empirical Research. Journal of Accounting Research, 40(1), 105- 134.

Jones, J. J. (1991). Earnings Management During Import Relief Investigation. Journal Of

Accounting Research, 29 (2), 193-228.

Kalaycı, Ş. (Editör). (2010). SPSS Uygulamalı Çok değişkenli İstatistik Teknikleri. 5. Baskı, Ankara: Asil Yayın Dağıtım.

Kothari, S. P., Leone, A.J. and Wasley, C. E. (2005). Performance Matched Discretionary Accrual Measures. Journal of Accounting and Economics, 39(1), 163-197.

Küçüksözen, C. ve Küçükkocaoğlu, G. (2004). Finansal Bilgi Manipülasyonu: İMKB Şirketleri

Üzerine Ampirik Bir Çalışma. 1st International Accounting Conference on the Way to

Convergence, MÖDAV, İstanbul.

Lo, K. (2008). Earnings Management and Earnings Quality. Journal of Accounting and Economics,

45, 350-351.

McNichols, M. F. and Wilson, G.P. (1988). Evidence of Earnings Management From The Provision for Bad Debts. Journal of Accounting Research, 26, 1-31.

Önder, Ş.ve Ağca, A. (2013). Toplam Tahakkuk Modelleri ile Türkiye’de Kar Yönetiminin Ölçülmesi: İMKB’de Yer Alan İşletmeler Üzerine Ampirik Bir Araştırma. Dumlupınar

Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, EYI Özel Sayı, 23-47.

Özden, V. E. Altuk (2013). Uluslararası Finansal Raporlama Standartlarının Kar Yönetimine

Etkisi: Bağımsız Denetçilerin Algıları Üzerine Bir Araştırma. Yayınlanmamış Doktora

Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.

Ronen, J. and Yaari, V. (2008). Earnings Management: Emerging Insights in Theory, Practice, and

Research. New York: Springer.

Schipper, K. and Vincent, L. (2003). Earnings Quality. Accounting Horizons,17, 97-110.

Schipper, K., (1989). Commentary On Earnings Management. Accounting Horizons, 3 (4), 91-102. Teoh, S. H., Wong, T. J. and Rao, G. R. (1998). Are Accruals During Initial Public Offerings

Opportunistic?. Review of Accounting Studies, 3, 175-208. www.borsaistanbul.com

(17)

www.kap.gov.tr www.finnet.gen.tr

Yaşar, A. (2011). Bağımsız Dış Denetim Kalitesinin Kar Yönetimi Üzerine Etkisi: İMKB'de Kayıtlı

İşletmeler Üzerine Bir Uygulama. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Çukurova Üniversitesi

Sosyal Bilimler Enstitüsü, Adana.

Yel, T. (2009). Kar Kalitesi ve Dönem Karıyla Gelecek Dönem Karları ve Hisse Senedi Getirileri

Arasındaki İlişkinin İMKB'de Test Edilmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe

Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.

Yel, T. (2012). Kar Kalitesi ve Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin İMKB’de Test Edilmesi.

Uluslararası Yönetim, İktisat ve İşletme Dergisi, 8 (16), 119-136.

Yükseltürk, O. (2006). İşletmelerde Kârı Yüksek Gösterme Yöntemleri ve Türkiye'de Hisse

Senetlerinin Halka Arzı Öncesi Kârı Yüksek Gösterme Eğilimleri. Yayınlanmamış

Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. SUMMARY

Accounting and auditing scandals in various countries around the world in 2000s have increased the importance of the concepts of “Earnings Quality”, “Earnings Management”, “Reliability of the Financial Statements” and “Transparency”. Within this framework the countries have started to review the accounting and financial reporting standards, which they are currently using. These developments on the accounting and auditing field have inclined the researchers and academicians to make studies on how investors and other financial statement users in or out of the enterprise can detect whether earnings management is applied or not, how they can analyze and evaluate the earnings quality better.

The purpose of this study; public enterprises that rank among the first 500 industrial organizations according to the ISO ranking, (a) detection of whether earnings management is applied or not, (b) the effect of the earnings management practices on the financial performance and (c) the explanation of the relationship between earnings management and earnings quality.

In order to achieve enterprises that are registered in Borsa Istanbul between 2006 and 2013 will be selected among 500 large companies under Istanbul Chamber of Industry. The relationship of the earnings management and earnings quality with the financial performance of the enterprise will be tried to be explained with the use of Linear Regression Method. The study is primarily measured by accrual based earnings management are considered as an indicator of total discretionary, the discretionary accruals movement calculated earnings management practices. The outcomes of the analysis detected the existence of earnings management in BIST. In the light of these findings, it is necessary to take the earnings management applications into account when making decisions about the companies listed in the BIST.